场景运行结束之后，在Controller里面点击Analysis，可以生成分析图表，输出测试结果。

1  Analysis分析

1.1 生成分析图表

手动生成分析图表

或者在开始运行场景时保存运行脚本的路径

然后打开Analysis，选择之前保存的运行脚本

导入分析文件，注意Loadrunner Result文件和Analysis Session File的区别。Loadrunner Result是Controller运行后的结果文件，Analysis Session File是Analysis保存的分析会话文件。

1.2 摘要报告

点击生成分析图表如下

1.3 摘要部分

1.4 统计部分

1.5 事务统计部分

第一行统计场景运行时所有事务通过、失败、停止的数量。而表格里则是显示了所有事务执行时的详细信息：

1）transaction name（事务名）；

2）minimum（事务运行的最短时间）；

3）average（事务运行的平均时间）；

4）maximum（事务运行的最长时间）；

5）std.deviation（标准方差）：方差描述一组数据偏离其平均值的情况，方差值越大，说明这组数据就越离散，波动性也就越强；反之，则说明这组数据就越聚合，波动性也就越小；

6）90 percent：在controller运行场景时，并不会显示这个值，因为它是对整个一系列数据统计的结果。表示一个事务在执行过程中的90%所花费的时间，比如，一个事务执行了100次，对这100次事务响应时间进行升序排序，第90%即90次事务运行时间；

7）pass（通过的事务个数）；

8）fail（失败的事务个数）；

9）stop（停止的事务个数）：在执行场景时，若用户手工停止场景的执行，事务没有自己的状态，那么就是停止状态。

注：事务的通过率一定要大于99%，也即失败率应该小于1%，如果事务失败率过高，就说明客户在使用系统时很容易出现错误，这样无论事务响应时间多么短也是不符合要求的。

在LR分析器中对资源使用的情况分析得很少，因为通常在性能测试过程中很少使用LR来监控系统资源的使用，特别是UNIX、LINUX和ALX操作系统，几乎不使用LR来监控，更多的是借助第三方工具来监控

2  Analysis常见图

可以根据需要添加新图表,选中Graph,点击右键。

2.1 vuser图

它显示vuser状态和完成脚本的vuser的数量。将这些图与事务图结合使用可以确定vuser的数量对事务响应时间产生的影响。X轴表示从方案开始运行以来已用的时间，Y轴表示方案中的vuser数，vuser图显示在测试期间的每一秒内执行vuser脚本的vuser数量及其状态。可以帮助确定任何给定环境中服务器上的vuser负载。默认情况下，此图仅显示为running的vuser。

2.2 Transactions Per Second（每秒通过事务数/TPS）

   “每秒通过事务数/TPS”显示在场景运行的每一秒钟，每个事务通过、失败以及停止的数量，使考查系统性能的一个重要参数。通过它可以确定系统在任何给定时刻的时间事务负载。

   分析TPS主要是看曲线的性能走向。

   将它与平均事务响应时间进行对比，可以分析事务数目对执行时间的影响。

2.3 Total Transactions Per Second（每秒通过事务总数）

"每秒通过事务总数"显示在场景运行时，在每一秒内通过的事务总数、 失败的事务总数以及停止的事务总数。

2.4 平均事务响应时间图

显示方案在运行期间执行事务所用的平均时间。X轴表示从方案开始运行以来已用的时间，Y轴表示执行每个事务所用的平均时间（s）。平均事务响应时间最直接地反映了事务的性能情况，一般会将平均事务响应时间图与vuser图对照着看，来观察vuser运行对事务性能的影响。可以右键选择show transaction breakdown tree查看子事务或者所有的事务每个页面所花费的时间。

平均事务响应时间图直接反映系统的性能情况，这也是客户眼中的性能，在需要时必须明确地定义好业务的响应时间，在分析时一般先分析的响应时间，当平均事务响应时间符合定义时，也仅仅说明响应时间能达到要求，但是此时并不代表系统达到客户要求，因为LR统计出来的事务响应时间不一定正确，所以当事务响应时间达到要求后，也一定要分析一些其他的数据，需要确定的是业务是否都做成功了，如果业务都做成功了，并且事务响应时间达到要求，这样才能说明事务响应时间达到客户的要求；如果平均事务响应时间达不到要求，就需要进一步分析，是哪些原因导致事务响应时间过长，这样才能进一步优化系统的性能。

2.5 点击率图

显示在方案运行过程中vuser每秒钟向web服务器提交的HTTP请求数。借助此图可以依据点击次数来评估vuser产生和负载量。一般会将此图与平均事务响应时间图放在一起进行查看，观察点击数对事务性能产生的影响。X轴表示方案从开始运行以来所用的时间，Y轴表示服务器上的点击数。

注意：点击率并不能衡量服务器的真实处理能力，也不能仅仅通过点击率来衡量服务器的处理能力，因为服务器即使出现 了瓶颈也还会影响到这个值的变化。

2.6 吞吐量图

显示方案运行过程中服务器上每秒的吞吐量。吞吐量的单位为字节，表示 vuser在一秒时间内从服务器获得的数据量。借助此图可以依据服务器吞吐量来评估vuser产生的负载量，可以和平均事务各应时间图对照观察，以查看吞吐量对事务性能产生的影响。

X轴表示 方案从开始运行以来已用的时间，Y轴表示服务器的吞吐量（以字节为单位）。吞吐量直接反映了服务器的处理能力，如果服务器处理的吞吐量的值越大，说明服务器处理业务的能力越强，但是在测试过程中不可能一次就测试出服务器吞吐量的值，必须经过多次测试才能找到吞吐量的值，即测试过程中一定要找到吞吐量的拐点，这样才能找到服务器处理业务时的最大吞吐量，亦即服务器处理的最大能力。